驚くべきことにTensforflowはデフォルトでメモリを占有してしまうので、占有状態を解除します
Tensorflowは デフォルトで割り当てられるだけのGPUのVRAMを全て割り当ててしまいます
そのため、同じGPUを使っているアプリケーションが動作しなくなる可能性があります
この問題については、Tensorflowが必要となるメモリ量のみを確保するよう、以下のように設定できます
ただし、ドキュメントによれば、確保したメモリは解放されないようです
physical_devices = tf.config.list_physical_devices("GPU")if len(physical_devices) > 0:for device in physical_devices:tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True)
これにより、限られたVRAMでも効率よく割り当ててくれます 🎉
おわりに
FaissとかCupyとかを使うと困ることが発生するので、私もこの対処を使っています 🐶
...それよりも、男子バレーがアツい 🏐